Este repositório mostrará o esforço de análise de dados relacionados de parte das estrelas da nossa galáxia, a Via Láctea.
Astronomia é uma tema que não domino e passou longe da minha vida, mas fiz uma viagem ao Atacama/Chile no inverno de 2023 (el desierto es helado cómo la wea...) para ver as estrelas e fiquei tão fascinado com o que eu vi (as nebulosas, galáxias, e constelações) que pensei: "Será que há dados sobre o que testemunhei para analisar?".
Há dados sobre as estrelas para a minha alegria. Muitos dados!
No entanto, é um terreno árido para a minha compreensão, pois eu sou mais de humanas (não, eu não entendo nada de astrologia também), mas eu sou um profissional de dados, e lidar com conceitos sob a ótica de dados auxilia na compreensão de temas que não domino ou que nunca depertaram a minha curiosidade!
Aqui está a minha foto no Atacama com as estrelas:
Neste repositório serão postas as devidas manipulações e visualizações de dados, e permeia mais a ideia de observar as estrelas sob o prisma dos dados, do que fazer algo mais elaborado, como buscar evidências empíricas para certos questionamentos. Não tenho carga intelectual ou de conhecimento para fazer perguntas sobre os cosmos, isto é algo que faço com facilidade em temas de negócio ou sócio-econômicos, mas no terreno da Física... Esquece!
Faço uso de um Python notebook para construir as visualizações, que são simples, no entanto, faço o uso inédito (para mim) de gráficos 3D, as quais nunca tiveram serventia para mim até precisar observar 3 dimensões ao mesmo tempo.
Não houve a intenção de mapear todas as estrelas da nossa galáxia, mas sim, de fazer uso de uma base mais intuitiva de astronomia, com o objetivo de entender melhor sobre esse campo interessante da ciência.
Entende-se que o Henry Draper Catalogue (HD) é um dos mais famosos catálogos de estrelas, mas não é o único, e há outros melhores, como o do Bright Star Catalogue (BSC), que foi a principal fonte de dados para este repositório. Mesmo o BSC não encerra a possibilidade de usar outros catálogos/bases, como o da missão Hipparcos (HIP), por exemplo. É preciso enfatiza que não existe um catálogo definitivo que agrega todas as estrelas, pois há diferentes pesquisas/missões, tecnologias de observação para montar tais bases.
Insistiu-se em usar algo que possibilite obter e conectar os nomes mais poéticos das estrelas, tal como Beta Centauri ou Alpha Escorpião (Antares), por exemplo, para ajudar na identificação e familiarização com os dados. Uma estrela com o nome HR 9054 não me diz muita coisa, por exemplo.
Houve melhor compreensão de como são as variáveis mais básicas usadas pela astronomia, como ascensão reta (right ascention - RA), paralaxe (parallax) e declinação (declination - DEC), e como elas podem ser combinadas em diversas visualizações.
Muitos conceitos básicos de astronomia (que aprendi no deserto do Atacama) conseguiram ser aplicados na base de dados:
- como entender a intensidade do brilho das estrelas, a magnitude delas;
- as estrelas mais azuis, são as mais quentes (uso dos dados de fotometria do sistema UBV).
Houve sucesso em desenhar algumas constelações famosas através dos dados, conforme é demonstrado abaixo com a constelação da "Chaleira":
O fato de precisar inverter o RA para ter a perspectiva terráquea (primeira vez que uso, de forma séria, essa palavra) das constelações, foi algo que me deixou intrigado!
Entretanto, entende-se, sobretudo ao tentar replicar a constelação de Yakana, que para conseguir enxergar aquilo que foi visto no Atacama, será necessário fazer uso de dados de nebulosas (cluster de estrelas), mas isso será feito futuramente.
Há várias formas de construir visualizações 3D no Python, mas parece que o plotly
fornece algo mais adequado para combinar 3 variáveis num gráfico. O que se pode extrair, por enquanto, é o seguinte:
- Usou-se o
Scatter3D
, mas mesmo dentro do módulo, há outras alternativas comoscatter_3d
. - Não vale a pena converter a paralaxe em graus para combinar com as demais variáveis nas visualizações de dados. Deixe em parsecs mesmo. Pensou-se em usar anos-luz, mas não foi necessário ao meu ver.
- Mesmo com 3 dimensões, as paletas de cores "viridis" e "rocket" se mostraram ótimos para expressar as ideias de brilho e temperatura das estrelas.
- A paralaxe, como medida de mensuração de distância, possui limites que são até mesmo perceptíveis nos dados, especialmente ao observar a homogeneidade da distância de muitas estrelas em faixas de parsecs, como 1000, por exemplo. Mas isso faz parte das limitações do instrumento, e este vídeo deixa claro isso de forma didática.
Abaixo, há algumas imagens da visualização 3D, e nota-se na primeira imagem que muitas estrelas, com a distância (trigonométrica) calculada pela paralaxe, tendem a se concentrar em até 100 parsecs de distância.
Ao rotacionar o gráfico (o plotly
permite), são obtidas novas perspectivas, como esta:
Pode-se mudar a coloração dos marcadores para captar a questão de temperatura das estrelas, e mesmo nuam perspectiva 3D, entende-se que há poucas estrelas "frias" nessa amostra de estrelas da galáxia.
Os gráficos 3D , especialmente ao limtar a distância, consegue deixar muito nítida a vastidão da nossa galáxia (a Via Látea é uma dentro de milhões). Todos esses pontos abaixo são as estrelas mais próximas do nosso sistema solar
Por fim, tentou-se inserir no README as visualizações 3D do plotly
(até mesmo ao inserir como objeto html, o bsc_basic.html
), mas há muitas limitações no Github. Acredito que é possível, mas isso será feito posteriormente. Um futuro desafio?
Por enquanto, quem quiser ver o cubo e mexer com ele, pode baixar o bsc_basic.html
e abrir no seu navegador, que dá certo.
Se este notebook tiver uma linha de continuidade e raciocínio heterodoxa, parte-se da premissa que buscou-se mais explorar os dados e aplicar aquilo que escutei no deserto do Atacama, no entanto, as críticas sempre são bem-vindas.